اکسپرس 24
کتاب الگوریتم‌های تشخیص الگو: Pattern Recognition Algorithms

کتاب الگوریتم‌های تشخیص الگو: Pattern Recognition Algorithms

تگ‌ها: Pattern Recognition الگوریتم‌های تشخیص الگو برنامه نویسی الگوریتم داده کاوی شبکه عصبی کلاس‌بندی داده یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره الگوریتم‌های تشخیص الگو: Pattern Recognition Algorithms

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الگوریتم‌ها و ساختمان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص الگو و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر مفاهیم پایه یادگیری ماشین در تشخیص الگو
  • 3. دسته‌بندی مسائل تشخیص الگو: نظارت‌شده و نظارت‌نشده
  • 4. بردار ویژگی و فضای ویژگی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی
  • 6. کاهش ابعاد با تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 7. کاهش ابعاد با تحلیل تفکیک خطی (LDA)
  • 8. روش نزدیک‌ترین همسایه (k-NN) و پارامتر k
  • 9. طبقه‌بند بیز ساده (Naive Bayes)
  • 10. طبقه‌بند خطی و رگرسیون لجستیک
  • 11. ماشین بردار پشتیبان (SVM) با کرنل خطی
  • 12. کرنل‌های غیرخطی در SVM
  • 13. درخت تصمیم و معیارهای تقسیم
  • 14. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 15. روش بوستینگ: AdaBoost و Gradient Boosting
  • 16. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 17. تابع فعال‌سازی و انتخاب آن
  • 18. آموزش شبکه عصبی با پس‌انتشار خطا
  • 19. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تصاویر
  • 20. عملیات کانولوشن و پولینگ
  • 21. معماری‌های معروف CNN (مانند LeNet و AlexNet)
  • 22. تشخیص الگو در سری‌های زمانی
  • 23. مدل مارکوف پنهان (HMM) برای داده‌های ترتیبی
  • 24. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means
  • 25. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و دندروگرام
  • 26. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
  • 27. الگوریتم امید ریاضی-بیشینه‌سازی (EM) و مدل‌های مخلوط گاوسی
  • 28. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 29. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) با روش‌های پایه
  • 30. روش ماشین بردار پشتیبان تک‌کلاسه برای تشخیص ناهنجاری
  • 31. انتخاب ویژگی (Feature Selection) با فیلتر و wrapper
  • 32. استخراج ویژگی (Feature Extraction) با روش‌های خودکار
  • 33. بازنمایی تنک (Sparse Representation) در تشخیص الگو
  • 34. طبقه‌بند مبتنی بر قاعده و سیستم‌های خبره
  • 35. همجوشی داده‌ها (Data Fusion) در تشخیص الگو
  • 36. روش‌های ensemble برای بهبود دقت
  • 37. ارزیابی عملکرد: ماتریس درهم‌ریختگی و معیارهای دقت، فراخوانی و F1
  • 38. منحنی ROC و AUC
  • 39. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 40. متعادل‌سازی داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 41. نرم‌سازی و پیش‌پردازش تصاویر برای تشخیص الگو
  • 42. تشخیص الگو در متن و پردازش زبان طبیعی
  • 43. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF و Bag-of-Words
  • 44. طبقه‌بندهای مبتنی بر فاصله و مشابهت
  • 45. روش‌های هسته (Kernel Methods) در فضای ویژگی
  • 46. الگوریتم تشخیص چهره با روش‌های پایه
  • 47. الگوریتم تشخیص اشیا در تصاویر (مانند Viola-Jones)
  • 48. روش‌های تشخیص الگو با یادگیری عمیق
  • 49. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 50. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM)
  • 51. رمزگذار خودکار (Autoencoder) برای کاهش ابعاد و بازسازی
  • 52. رمزگذار خودکار تنک (Sparse Autoencoder)
  • 53. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای تولید الگو
  • 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در تشخیص الگو
  • 55. بهبود مدل با تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 56. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 57. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص الگو
  • 58. مقایسه روش‌های تشخیص الگو و انتخاب بهترین روش
  • 59. مرور کتابخانه‌های نرم‌افزاری برای پیاده‌سازی (مانند scikit-learn و TensorFlow)
  • 60. مطالعه موردی: تشخیص الگو در تصاویر پزشکی
  • 61. مطالعه موردی: تشخیص الگو در داده‌های مالی
  • 62. مطالعه موردی: تشخیص الگو در گفتار
  • 63. چالش‌های عملی پیاده‌سازی و داده‌های گمشده
  • 64. مسائل اخلاقی در تشخیص الگو و حریم خصوصی
  • 65. آینده تشخیص الگو و روندهای تحقیقاتی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.